职业核心素养导向下传媒高职AI课程标准制定研究

摘要：随着生成式人工智能技术在传媒行业的常态化应用，岗位能力结构发生显著变化，传媒从业者须具备的核心能力不再局限于传统内容生产技能。当前传媒高职AI课程在培养目标设定、内容与岗位需求对接以及教学组织形式等方面均存在明显不足，缺乏立足高职教育、适配传媒类专业的课程标准。本研究以职业核心素养为分析视角，梳理现有课程的结构性问题，并提出融合OBE理念、多元协同与动态更新机制的课程标准制定路径：构建以职业核心素养为导向的分层目标框架，建立岗位任务驱动的模块化内容体系，完善多元主体协同的开发机制，建立动态迭代更新机制以回应行业实际需求、持续跟进行业技术演变。

　　关键词：职业核心素养；传媒高职；AI课程；课程标准；人才培养

　　在数字化转型与职业教育高质量发展的政策背景下，生成式人工智能技术正在重塑传媒行业的生产模式与人才需求结构，行业对兼具专业素养与AI应用能力的复合型人才需求持续增长。传媒类高职教育承担着为行业输送技能型应用人才的基本职能。如何将职业核心素养培养要求与AI技术应用能力有机整合，制定出能够切实指导教学实践的课程标准，已成为传媒高职教育改革中亟待回应的现实问题。

　　一、职业核心素养的传媒AI场景内涵与课程标准设计逻辑

　　传媒行业生成式AI应用的常态化正在重构岗位能力结构。从业者的核心能力不再局限于传统内容生产技能，而是向人机协同创作方向延伸[1]。这一转变要求重新界定传媒职业核心素养的内涵，并建立课程标准的设计逻辑。

　　（一）传媒AI场景下职业核心素养的内涵重构

　　职业核心素养是个体在职业活动中须具备的、超越具体岗位限制的关键能力与基本品质。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出“推进数字技术与教育教学深度融合”[2]，《“人工智能+教育”行动计划》进一步要求构建“人工智能全学段教育和全社会通识教育体系”[3]。在此背景下，传媒类高职教育的职业核心素养培养须回应人机协同创作这一根本性变化。AI技术介入内容生产后，从业者的核心能力从“独立完成技能操作”转向“判断技术边界、统筹工具协同、对生成结果担责”三个相互支撑的素养维度：

　　技术应用能力层面，需要准确判断AI工具的功能边界与适用场景，在标准任务中规范执行操作流程，在复杂项目中自主规划多工具协同使用方案。专业判断能力，是从业者将技术成果转化为符合行业标准的专业作品的能力，涉及AI生成内容真实性核查、视听语言调整、审美与创意评估、受众适配性研判等环节。伦理责任意识，是职业道德要求与传媒行业社会责任的直接体现。传媒从业者作为内容发布的最终决策者，必须在技术便利与专业伦理之间建立明确的判断标准，对AI生成内容真实性、版权合规性、伦理适当性承担责任[4]。

　　（二）课程标准的设计逻辑

　　基于素养内涵的重构，传媒高职AI课程标准的制定应遵循三条设计逻辑：一是职业能力导向，通过深入调研行业典型岗位的用人标准，将岗位胜任力要求系统转化为可教、可学、可考核的课程要素；二是任务系统化，课程内容的选取与排序应反映传媒行业真实工作流程的内在逻辑，难度层次遵循职业技能形成规律；三是动态适配，建立以行业动态监测为触发条件的定期更新机制，运用智能体等技术持续跟踪AI工具版本演进、新兴应用场景与岗位能力要求变化。三者共同构成传媒高职AI课程标准的顶层设计依据，为后续教学目标构建、内容体系开发、教学组织设计与评价机制完善提供判断准则[5]。

　　二、现有传媒高职AI课程存在的问题

　　（一）培养目标与岗位需求错位

　　部分院校缺乏对传媒行业岗位需求的系统调研，课程目标与传媒岗位用人标准脱节。课程实施层面产生连锁效应：教师组织教学时缺乏明确的岗位导向，倾向于按AI技术的知识逻辑而非职业工作逻辑安排教学顺序；学生完成学习后难以将技术认知迁移至媒体内容生产、数据分析、智能剪辑等具体场景，职业适应周期被显著拉长。

　　（二）课程内容与行业实践脱节

　　传媒行业的AI应用场景具有高度专业性，岗位细分领域均已形成较为成熟的技术应用规范与操作流程。现有传媒高职AI课程的开发者惯于借鉴普通本科高校AI课程框架，忽视了高职教育以职业能力培养为本位的根本属性。课程开发过程中企业参与程度有限，内容选取缺乏对行业真实工作场景的针对性回应，缺少围绕具体工作任务构建系统化应用能力培养路径的探索。

　　（三）教学组织形式难以适配动态技术环境

　　媒体内容生产是创意决策与技术执行高度协同的过程，这对教师胜任力与教学组织形式提出了更高要求。在传媒行业AI工具迭代速度持续加快的背景下，部分教师对传媒行业AI工具的实际应用场景缺乏深入了解，依托官方文档与技术手册组织教学，难以设计出贴近真实工作情境的任务性学习活动。

　　（四）评价体系滞后于能力培养目标

　　行业用人单位在评估员工AI能力时，关注其在真实项目中的任务完成质量、工具选择判断与创意执行效率。学校传统终结性评价体系既无法追踪学生学习过程中的能力成长轨迹，也无法识别特定场景下的能力短板，导致评价结果对教学改进的参考价值有限，评价的诊断功能与导向功能均未得到有效发挥。

　　三、职业核心素养导向下传媒高职AI课程标准的设计路径

　　基于OBE理念，课程标准设计应从预期学习成果出发，反向设计目标、内容、教学组织与评价体系。

　　（一）构建以职业核心素养为基础的分层目标框架

　　培养目标的制定须以传媒行业岗位能力标准为依据，将职业核心素养培养要求分解为可操作、可测量的具体目标。高职AI课程目标的层级划分须遵循职业能力发展的内在规律：低阶目标侧重学生对AI工具功能边界与适用场景的准确判断；中阶目标强调在标准任务中规范执行的操作能力；高阶目标要求学生能够在复杂工作项目中自主规划AI工具协同使用方案，面对非常规需求时具备灵活调整技术路径的应变能力。分层目标框架在纵向上与学生的职业成长路径保持一致，横向上与行业对AI人才的阶段性要求形成对应，有助于构建切合行业实践与岗位实际的人才培养目标。

　　（二）建立岗位任务驱动的模块化课程内容

　　课程内容体系的重构应以岗位任务分析为起点，组织行业专家、一线从业者与院校教师共同梳理传媒各细分岗位的典型工作任务，将应用场景转化为课程内容模块，以岗位真实需求替代技术知识的线性排列。在内容组织难度梯度上，初阶内容围绕单一工具在标准任务场景下的规范操作展开；中阶内容引入多工具协同与方案比较选择的判断训练；高阶内容要求学生在真实项目环境下独立完成从需求分析、工具选型到成果交付的完整工作流程。这种递进式结构既保障了技术能力的系统积累，又使学生逐步建立起符合行业规范的职业工作思维。

　　（三）强化项目任务驱动的教学组织方式

　　教学设计应强化任务驱动，围绕真实媒体项目的完整工作流程开展。项目须具备真实的行业背景与明确的交付标准，可通过校企合作渠道获取来自媒体机构的真实委托项目，或由教师依据行业典型案例设计高度仿真的模拟项目，确保学生面临的任务压力、决策情境与质量评判标准与实际工作契合。教师在项目推进中的角色须从知识传授者转变为任务督导者与问题诊断者，在学生遭遇技术瓶颈或创意困境时提供针对性指导。这一角色转变要求教师具备丰富的行业项目经验，能够准确判断学生在任务情境中暴露的能力短板并给予有效指导。

　　（四）完善过程导向的多元评价机制

　　评价体系须从终结性考核主导转向过程性评价与终结性评价相结合的复合结构。应将学生在项目各阶段表现出的工具选择判断、任务执行质量、创意方案调整能力与团队协作表现纳入持续性评价范围。评价标准的制定需引入行业用人标准作为参照，与媒体企业合作开发贴近岗位实际的能力评价量规，将内容生产的专业规范、AI工具的合理调用、成果的市场适用性等行业维度纳入指标体系，推动评价功能从成绩认定向能力诊断与学习促进方向转变[6]。

　　四、传媒高职AI课程标准制定的实施保障机制

　　（一）建立多元主体协同的标准开发机制

　　课程标准的开发应将媒体机构、AI技术企业、行业协会与一线从业者纳入开发团队。各方承担差异化职能：媒体机构提供岗位任务清单与能力评价标准；AI技术企业更新工具应用规范与技术发展动态；行业协会审核课程标准与行业准入要求的匹配程度；院校教师负责将行业信息转化为符合教育规律的课程文本。多元主体的协同机制需以制度化安排加以固化：建立定期召开的课程标准审议会议，设置企业导师驻校参与课程开发的常态化渠道，避免企业参与流于形式化的挂名合作，确保行业需求在标准的每一个条目中得到实质性体现。

　　（二）推进校企协同的配套资源建设

　　课程标准的有效落地需要配套教学资源体系支撑。院校须与媒体机构及AI技术企业建立稳定的资源共建机制，将企业真实项目案例、行业工具操作规范与岗位能力评价样本转化为可供课堂直接使用的教学素材，使教师能够调用具有真实行业背景的案例资源组织教学活动。实训环境的建设须与课程标准中的能力培养要求保持对应，按照传媒行业真实工作场景配置。校企双方还须就实训基地使用方式、企业导师参与频次与项目资源更新周期作出明确约定，以制度化安排保障资源共建关系的持续运行。

　　（三）建立课程标准动态迭代更新机制

　　传媒行业AI技术的迭代速度决定了课程标准不能以静态文本形式长期固化。应建立以行业动态监测为触发条件的定期更新机制，运用智能体等技术持续跟踪AI工具版本演进、新兴应用场景出现与岗位能力要求变化，将监测结果定期提交修订小组评估。更新机制的运行须区分两种情形：常规更新按年度周期推进，对课程目标、内容范围与评价标准进行系统性复核；紧急更新针对行业出现颠覆性技术变革或重大政策调整的情形，在常规周期之外启动专项修订。每次修订的依据、过程与结果均须形成完整文档记录，为后续工作积累可参照的历史数据，使课程标准的迭代更新逐步形成规范化、可追溯的制度运作模式。

　　五、结语

　　职业核心素养导向下传媒高职AI课程标准的制定，本质上是将行业岗位能力需求转化为可操作教学规范的系统性工作。课程标准的科学性有赖于多元主体的实质性参与、规范化制定流程的严格执行与配套资源建设的同步跟进，三者相互支撑，任何环节的缺失都会削弱标准对教学实践的指导效能。传媒行业AI技术的持续演进要求课程标准具备动态调整能力，定期迭代更新机制的建立为这一要求提供了制度保障，也构成传媒高职AI课程标准区别于一般课程文件的关键特征。

文章来源：《重庆科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35273.html